生成式模型的作用 密度估計 給定一組數據\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\),假設它們都是獨立地從相同的概率密度函數為\(p_{r}(x)\)的未知分布中產生的。密度估計是根據數據集\(D\)來估計其概率密度函數\(p_{\theta}(x ...
生成網絡的優化目標 the logD alternative 稱生成器的目標函數: mathop min theta mathbb E boldsymbol z sim p boldsymbol z left log D left G boldsymbol z theta phi right right 為 the logD alternative 將GAN的目標函數寫成一個統一的形式: math ...
2021-09-25 21:38 0 108 推薦指數:
生成式模型的作用 密度估計 給定一組數據\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\),假設它們都是獨立地從相同的概率密度函數為\(p_{r}(x)\)的未知分布中產生的。密度估計是根據數據集\(D\)來估計其概率密度函數\(p_{\theta}(x ...
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單,其由兩個網絡組成,一個是生成網絡G(Generator ...
GAN 簡介 GAN,Generative Adversarial Networks,生成對抗網絡; GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea,一句話,歷史地位很高,很火; GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的,當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感謝分享 生成式對抗網絡(GAN)是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文,跑了一個GAN的代碼,於是寫了這篇文章來介紹一下GAN。本文主要分為三個部分: 介紹原始的GAN的原理 ...
論文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、簡介: GAN的兩個模型 判別模型:就是圖中右半部分的網絡,直觀來看就是一個簡單的神經網絡結構,輸入就是一副圖像,輸出就是一個概率值,用於判斷真假使用(概率值大於0.5那就是真,小於0.5 ...
轉自:https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN? 生成對抗網絡簡稱GAN,是由兩個網絡組成的,一個生成器網絡和一個判別器網絡。這兩個網絡可以是神經網絡(從卷積神經網絡、循環神經網絡到自編 ...
轉載:https://wiki.pathmind.com/generative-adversarial-network-gan 轉載:https://wiki.pathmind.com/ 轉載:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 轉載:https ...
最近一直在看GAN,我一直認為只有把博客看了一遍,然后再敲一遍。這樣才會有深刻的感悟。 GAN(生成式對抗網絡)(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型,分布在無監督學習上。 分成兩個模塊:生成模型(Generative Model ...